Как машинное обучение и Deep методов обучения становятся популярными, получая массив данных в правильный числовой форме и инженерные функции в модели ML становится критической. В этом, конечно, работать с Многомерными данными, используя библиотеки numpy, вы узнаете простые и интуитивно понятные функции и классы, библиотеки numpy предлагает для работы с данными высокой размерности. Во-первых, вы познакомитесь с основными операциями для изучения многомерных данных, такие как создание, печать и выполнение основных математических операций с массивами. Вы будете изучать индексации и разделения массива и перебора списка и увидеть, как образы в основном 3Д массивы и как ими можно манипулировать операций с numpy. Далее вы будете переходить на сложные функции индексирования. Массивы numpy могут быть проиндексированы с условной функции, а также массивы индексов. Тогда вы увидите, как вещание правила работы, которая позволяет numpy для выполнения операций на массивах с различными формами, а также, исследования операций, такие как НП.argmax которые очень распространены при работе с мл проблем. Наконец, Вы изучите, как библиотеки numpy интегрируется с другими библиотеками в стеке PyData. Вам также будет охватывать конкретных реализаций с scipy и с Пандами. По окончании этого курса, вам будет удобно, используя методы манипуляции массив, который включает в себя предложение, чтобы получить данные в нужном виде для извлечения выводы.

DOWNLOAD






turbobit

---